Come aggiornare il modello di rischio quando emergono nuovi dati e ipotesi?

L'aggiornamento del modello di rischio in presenza di nuovi dati e ipotesi è un processo iterativo che comprende diversi passaggi chiave:

1. Raccolta e preparazione di nuovi dati — integrazione di dati freschi, pulizia e trasformazione per adattarli al formato del modello.

2. Analisi di nuove ipotesi — verifica di nuove supposizioni che possono influenzare le caratteristiche o la struttura del modello.

3. Addestramento o riaddestramento del modello:

   • Se il modello supporta l'apprendimento incrementale, può essere riaddestrato con i nuovi dati.
   • Altrimenti, riaddestrare il modello con un insieme di dati combinato.

4. Validazione e test — valutazione della qualità del modello sui dati riservati, verifica delle metriche di rischio.

5. Deploy e monitoraggio — implementazione del modello aggiornato in produzione e monitoraggio delle sue prestazioni.

6. Automazione — automatizzare il più possibile il processo di aggiornamento per rispondere rapidamente ai cambiamenti.

Esempio: se emerge una nuova ipotesi sull'influenza di una caratteristica aggiuntiva sul rischio, bisogna aggiungere questa caratteristica ai dati, riaddestrare il modello e verificare se la sua precisione e stabilità migliorano.